Justificación: el presente analisis estadístico propone estimar el monto a invertir por un inversionista, teniendo en cuenta las variables que componen la base con la información recopilada de su interacción con el producto.

Con la anterior información se puede ser mas especifico con el portafolio que se le ofrezca a un inversionistas actual y potencial, de cara a generar una diversificación del uso de las alternativas de inversión en personas que han tomado cercanía con la oferta de valor de a2censo.

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##     select
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ANÁLISIS ESTADÍSTICO BASE DE DATOS INVERSIONISTAS DE A2CENSO

Resumen univariado de variables cualitativas

Variable 1: SectorCampaña

SectorCampaña_ Freq porcentaje cum_frequencia cum_porcentaje
Agroindustria 77 0.0029938 77 0.0029938
Alcantarillado 610 0.0237170 687 0.0267107
Alojamiento Y Servicios De Comida 2593 0.1008165 3280 0.1275272
Automotriz 1092 0.0424572 4372 0.1699844
Comercio al por mayor 2723 0.1058709 7095 0.2758554
Comercio Al Por Menor 2307 0.0896967 9402 0.3655521
Educación 125 0.0048600 9527 0.3704121
Entretenimiento 155 0.0060264 9682 0.3764386
Industrías Creativas Y Culturales 104 0.0040435 9786 0.3804821
Información y Comunicaciones 1941 0.0754666 11727 0.4559487
Inmobiliarias 2324 0.0903577 14051 0.5463064
Investigación y Ciencias 1531 0.0595257 15582 0.6058320
Manufactura 4166 0.1619751 19748 0.7678072
Salud 569 0.0221229 20317 0.7899300
Saneamiento Ambiental 714 0.0277605 21031 0.8176905
Servicios Administrativos 2532 0.0984448 23563 0.9161353
Servicios Domésticos 142 0.0055210 23705 0.9216563
Servicios Energéticos 1033 0.0401633 24738 0.9618196
Transporte y Almacenamiento 982 0.0381804 25720 1.0000000

Podemos evidenciar que las campañas de inversión que mayor tracción de inversionistas tuvieron, se encontraban asociadas con los sectores económicos de Manufactura (n= 4166), Comercio al por mayor (n= 2724)y Alojamiento y servicios de comida (n = 2593), por otro lado las campañas asociadas a sectores económicos de:Agroindustria (n=77), industrias creativas (n=104) y educación (n=124)fueron los 3 sectores económicos que menor tracción de numero de inversionistas tuvieron.

Variable 2: Campaña

Campaña Freq porcentaje cum_frequencia cum_porcentaje
72 Resuelve tu deuda 2.0 1531 0.0595257 17802 0.6921462
74 RobinFood 2.0 1383 0.0537714 19656 0.7642302
41 Habi.co 1272 0.0494557 11866 0.4613530
7 Alife Health 1062 0.0412908 1932 0.0751166
21 De Celuventas a Refurbi 947 0.0368196 6023 0.2341757
37 Genersa 871 0.0338647 9583 0.3725894
32 Elepha 2.0 777 0.0302100 8034 0.3123639
89 T4 tea for you 742 0.0288491 23167 0.9007387
38 Geofuturo 714 0.0277605 10297 0.4003499
91 Tower One Wireless 674 0.0262053 23990 0.9327372
80 Servisépticos 610 0.0237170 20879 0.8117807
18 Coaspharma 507 0.0197123 4724 0.1836703
47 Lentesplus.com 502 0.0195179 13508 0.5251944
73 Robin Foods 471 0.0183126 18273 0.7104588
92 Trading solutions 467 0.0181571 24457 0.9508942
88 T4 Tea For U 370 0.0143857 22425 0.8718896
10 Aoxlab 366 0.0142302 2733 0.1062597
33 FAW Trucks 354 0.0137636 8388 0.3261275
11 Asadores El Barril 348 0.0135303 3081 0.1197900
46 Leal 342 0.0132970 13006 0.5056765
43 La Lonchera 339 0.0131804 12262 0.4767496
12 Asfrio 333 0.0129471 3414 0.1327372
44 La Mayorista 2.0 329 0.0127916 12591 0.4895412
71 Resuelve Tu Deuda en casa. 314 0.0122084 16271 0.6326205
82 Smoking Burgers 275 0.0106921 21351 0.8301322
101 Verdeex 274 0.0106532 25720 1.0000000
50 Mayorista 267 0.0103810 14061 0.5466952
8 ALINORTE 259 0.0100700 2191 0.0851866
28 Ecosembrar 259 0.0100700 6985 0.2715785
16 Celuventas 257 0.0099922 4030 0.1566874
83 Staffing on Demand en expansión. 252 0.0097978 21603 0.8399300
94 Tu Orden 233 0.0090591 24783 0.9635692
49 Mascotas Bichos 2.0 232 0.0090202 13794 0.5363142
19 Coltrade 231 0.0089813 4955 0.1926516
2 93 Luxury Suites 228 0.0088647 337 0.0131026
60 Parrilla Libanesa 224 0.0087092 15120 0.5878694
6 ALFALEGACY 223 0.0086703 870 0.0338258
81 SMART 197 0.0076594 21076 0.8194401
78 Satlock 189 0.0073484 20125 0.7824650
17 CKT Global 187 0.0072706 4217 0.1639580
40 Go Green 2da campaña 178 0.0069207 10594 0.4118974
9 Andamas 176 0.0068429 2367 0.0920295
51 Minca Electric – Definiendo la nueva era de movilidad alternativa 170 0.0066096 14231 0.5533048
15 Bitwan 169 0.0065708 3773 0.1466952
100 Ventur Group 167 0.0064930 25446 0.9893468
86 Superlikers 165 0.0064152 21998 0.8552877
67 Proyemetal 164 0.0063764 15765 0.6129471
85 Super Karts Kids 155 0.0060264 21833 0.8488725
23 De Una Grúas 150 0.0058320 6257 0.2432737
90 Tiendapp 149 0.0057932 23316 0.9065319
26 Distritornillos 146 0.0056765 6598 0.2565319
79 Sensum 144 0.0055988 20269 0.7880638
34 Ferroeléctricos Medellín 139 0.0054044 8527 0.3315319
56 Nominapp 139 0.0054044 14683 0.5708787
25 Digident 136 0.0052877 6452 0.2508554
27 Diveco 128 0.0049767 6726 0.2615086
29 Edex 125 0.0048600 7110 0.2764386
20 Coss 121 0.0047045 5076 0.1973561
36 Fundación Junfe 121 0.0047045 8712 0.3387247
13 Aurelio Pizzería 120 0.0046656 3534 0.1374028
5 Alegra POS (Punto de Venta) 119 0.0046267 647 0.0251555
39 Go Green 119 0.0046267 10416 0.4049767
64 Producción margarina de untar hecha con aceite de oliva extra virgen 118 0.0045879 15446 0.6005443
54 Mister Tru 2da campaña 114 0.0044323 14486 0.5632193
98 Velonet 3ª Campaña 113 0.0043935 25196 0.9796267
75 SAC logística 112 0.0043546 19768 0.7685848
1 8Bits 109 0.0042379 109 0.0042379
77 Saludtools 109 0.0042379 19936 0.7751166
96 Velonet 109 0.0042379 24975 0.9710342
97 Velonet 2ª Campaña 108 0.0041991 25083 0.9752333
4 Ad In Publicidad 104 0.0040435 528 0.0205288
65 Proton IoT 103 0.0040047 15549 0.6045490
93 Transporte y logística que transforma sueños en objetivos cumplidos. 93 0.0036159 24550 0.9545101
62 PlusAseo 91 0.0035381 15277 0.5939736
31 Ele de Colombia 88 0.0034215 7257 0.2821540
3 Abriendo el sol a Colombia 87 0.0033826 424 0.0164852
70 Red de Accesorios. Salud visual 85 0.0033048 15957 0.6204121
22 De Raíz 84 0.0032659 6107 0.2374417
57 Oasis 84 0.0032659 14767 0.5741446
95 Vain 83 0.0032271 24866 0.9667963
99 Vendty 83 0.0032271 25279 0.9828538
59 Panela Oro del Valle 77 0.0029938 14896 0.5791602
52 MISOL 75 0.0029160 14306 0.5562208
84 SUMMA experto en importación y distribución de tuberías y derivados 75 0.0029160 21678 0.8428460
45 La Parla WorkCafé 73 0.0028383 12664 0.4923795
14 Beagle Group 70 0.0027216 3604 0.1401244
68 Queo Access, ingresos inteligentes para la prevención del COVID 68 0.0026439 15833 0.6155910
53 Mister Tru 66 0.0025661 14372 0.5587869
61 Pirani 66 0.0025661 15186 0.5904355
35 Financia una oportunidad para la mujer rural colombiana 64 0.0024883 8591 0.3340202
24 Desarrollo de una placa reabsorbible para uso en cirugía reconstructiva 59 0.0022939 6316 0.2455677
30 EDS Puerto Velero 59 0.0022939 7169 0.2787325
76 Sajú 59 0.0022939 19827 0.7708787
55 MONTERRA 58 0.0022551 14544 0.5654743
42 Imagine Apps 57 0.0022162 11923 0.4635692
87 Syscom 57 0.0022162 22055 0.8575039
48 Mascotas Bichos 54 0.0020995 13562 0.5272939
58 Orso to go 52 0.0020218 14819 0.5761664
66 ProveDeluxe 52 0.0020218 15601 0.6065708
63 Plusaseo Hogar 51 0.0019829 15328 0.5959565
69 Recology 39 0.0015163 15872 0.6171073

#Si bien esta variable no es tan relevante para el analisis de la investigación puesto que la cantidad de campañas y empresas financiadas es muy amplia y cada uno tiene un comportamiento específico, podemos encontrar tan solo hay 4 campañas que lograron reunir más de 1000 inversionistas, entre ellas se encuentra a) Resuelve tu deuda 2.0(n=1531), b) RobinFood 2.0 (n=1383), c) Habi.co, (n=1135) y d) Alife Health, (n=1062) y por tanto podríamos concluír que son las 4 campañas con mayor tracción, aspectos que pueden estar relacionados con la tasa ofertada, y otras variables no medidas como la inversion en publicidad que hicieron estas compañías de su campaña

Variable 3: Departamento

Departamento Freq porcentaje cum_frequencia cum_porcentaje
4 Bogotá 15026 0.5842146 19715 0.7665241
1 Antioquia 4207 0.1635692 4207 0.1635692
28 Valle del Cauca 1534 0.0596423 25720 1.0000000
14 Cundinamarca 1260 0.0489891 22207 0.8634137
25 Santander 688 0.0267496 23957 0.9314541
3 Atlantico 477 0.0185459 4689 0.1823095
7 Caldas 346 0.0134526 20589 0.8005054
6 Boyaca 323 0.0125583 20243 0.7870529
23 Risaralda 295 0.0114697 23266 0.9045879
22 Quindio 230 0.0089425 22971 0.8931182
5 Bolivar 205 0.0079705 19920 0.7744946
27 Tolima 182 0.0070762 24186 0.9403577
20 Norte de Santander 164 0.0063764 22736 0.8839813
19 Narino 114 0.0044323 22572 0.8776050
15 Huila 113 0.0043935 22320 0.8678072
10 Cauca 102 0.0039658 20771 0.8075816
18 Meta 100 0.0038880 22458 0.8731726
13 Cordoba 97 0.0037714 20947 0.8144246
11 Cesar 78 0.0030327 20849 0.8106143
9 Casanare 55 0.0021384 20669 0.8036159
26 Sucre 47 0.0018274 24004 0.9332815
17 Magdalena 30 0.0011664 22358 0.8692846
8 Caqueta 25 0.0009720 20614 0.8014774
16 La Guajira 8 0.0003110 22328 0.8681182
2 Arauca 5 0.0001944 4212 0.1637636
21 Putumayo 5 0.0001944 22741 0.8841757
24 San Andres y Providencia 3 0.0001166 23269 0.9047045
12 Choco 1 0.0000389 20850 0.8106532

De otro lado, si bien es esperado que la mayor participación de inversionistas se encuentren ubicados en Bogotá (n= 15032), resulta llamativo observar las participaciones que se tienen en otros departamentos como Antioquia (n= 4207) , Valle del cauca (n= 1534), cundinamarca (n= 1260) santander (n= 688) y atlantico (n= 477).

Variable 4: Sector Económico del inversionista

SectorEconomico Freq porcentaje cum_frequencia cum_porcentaje
20 PERSONA NATURAL 11467 0.4458398 23261 0.9043935
14 INVESTIGACIÓN Y CIENCIAS 4893 0.1902411 10784 0.4192846
12 INFORMACIÓN Y COMUNICACIONES 2672 0.1038880 5729 0.2227449
25 SERVICIOS ADMINISTRATIVOS 1337 0.0519829 25314 0.9842146
9 EDUCACIÓN 938 0.0364697 2484 0.0965785
23 SALUD 711 0.0276439 23976 0.9321928
7 COMERCIO AL POR MENOR 583 0.0226672 1236 0.0480560
17 MANUFACTURA 552 0.0214619 11398 0.4431571
10 FINANCIERO 403 0.0156687 2887 0.1122473
28 TRANSPORTE Y ALMACENAMIENTO 318 0.0123639 25720 1.0000000
8 CONSTRUCCIÓN 310 0.0120529 1546 0.0601089
18 MINERÍA 277 0.0107698 11675 0.4539269
3 AGROINDUSTRIA 170 0.0066096 325 0.0126361
11 INDUSTRÍAS CREATIVAS Y CULTURALES 170 0.0066096 3057 0.1188569
13 INMOBILIARIAS 162 0.0062986 5891 0.2290435
6 COMERCIO AL POR MAYOR 157 0.0061042 653 0.0253888
2 ADMINISTRACIÓN PÚBLICA Y DEFENSA 148 0.0057543 155 0.0060264
19 OTROS SERVICIOS 119 0.0046267 11794 0.4585537
4 ALOJAMIENTO Y SERVICIOS DE COMIDA 114 0.0044323 439 0.0170684
27 SERVICIOS ENERGÉTICOS 66 0.0025661 25402 0.9876361
5 AUTOMOTRIZ 57 0.0022162 496 0.0192846
15 MANTENIMIENTO DE EQUIPOS 57 0.0022162 10841 0.4215008
26 SERVICIOS DOMÉSTICOS 22 0.0008554 25336 0.9850700
1 ACUEDUCTO 7 0.0002722 7 0.0002722
16 MANTENIMIENTO Y CUIDADO TEXTIL 5 0.0001944 10846 0.4216952
21 REPARACIÓN DE ACCESORIOS PARA EL HOGAR 2 0.0000778 23263 0.9044712
22 REPARACIÓN DE ENSERES 2 0.0000778 23265 0.9045490
24 SEGUROS DE SERVICIOS SOCIALES DE RIESGOS PROFESIONALES 1 0.0000389 23977 0.9322317 

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La mayor proporsion de inversionistas autodenominan su actividad económica como persona natural (n= 11471), siendo que es la opcion mas entendible para usuarios que no conocen estas clasificaciones económicas, no obtante resulta llamativo observar la participacion de personas que se dedican a actividades de investigación y ciencias (n= 4893), información y comunicaciones (n= 2672) y servicios administrativos (n= 1337) en donde podemos encontrar posiblemente un proporsion de inversionistas asalariados que usan sus excedentes de dinero en inversiones en a2censo.

Variable 5: Tipo Inversionista

TipoInversionista Freq porcentaje cum_frequencia cum_porcentaje
2 NO CALIFICADO 25674 0.9982115 25720 1.0000000
1 CALIFICADO 46 0.0017885 46 0.0017885

Por otro lado, podemos encontrar que la proporsion de inversionistas que se autodenominan inversionistas calificados y que han invertido en a2censo es muy baja (n= 46), respecto a los inversionistas no calificados (n= 25680) representando una oportunidad de abordar más a este nicho de inversionistas calificados con este producto y hacer un mayor detalle a su comportamiento de inversión.

Variable 6: Propósito del inversionista en A2censo

Proposito Freq porcentaje cum_frequencia cum_porcentaje
6 Rentabilizar portafolio de inversión 12063 0.4690124 25720 1.0000000
4 Diversificar mi portafolio de inversión 9032 0.3511664 13198 0.5131415
1 Apoyar el crecimiento de las empresas 3027 0.1176905 3027 0.1176905
2 Aprender de financiación 1138 0.0442457 4165 0.1619362
5 Hacer parte de la comunidad a2censo - 459 0.0178460 13657 0.5309876
3 Conectarme con posibles aliados 1 0.0000389 4166 0.1619751

De acuerdo a los anteriores analisis podemos evidenciar como la mayoria de inversionistas actuales siguen propósitos de inversión asociados al crecimiento y rentabilidad del dinero y el portafolio de inversión actual (n = 12066); y por otro lado a la diversificación del portafolio de inversion ( n= 9034). No obstante podemos encontrar que hay un 11.8% de la muestra que tienen fines filantrópicos de apoyar el emprendimiento Colombiano (n = 3027).

Variable 7: Grupo de Edad

GrupoEdad Freq porcentaje cum_frequencia cum_porcentaje
2 Entre 25 y 35 12048 0.4684292 12886 0.5010109
3 Entre 35 y 45 8786 0.3416019 21672 0.8426128
4 Entre 45 y 55 2556 0.0993779 24228 0.9419907
5 Entre 55 y 65 970 0.0377138 25198 0.9797045
1 Entre 18 y 24 838 0.0325816 838 0.0325816
6 Mayores a 65 522 0.0202955 25720 1.0000000

De acuerdo al anterior analisis, resulta interesante observar la importante participación del 47% de inversionistas jovenes entre 25 y 35 años (n = 12049) y tambien de inversionistas entre 35 y 45 años (n = 8787). No obstante la participacion de inversionistas entre 45 y 55 años (9,9%, n = 2558) no es una participación despreciable dentro del grupo total de inversionistas.

Variable 8: Grupo de Ingresos

GrupoIngresos Freq porcentaje cum_frequencia cum_porcentaje
1 Entre 1M y 3M 7652 0.2975117 7652 0.2975117
2 Entre 3M y 5M 6873 0.2672240 14525 0.5647356
5 Superiores a 10M 5609 0.2180793 25720 1.0000000
3 Entre 5M y 7M 3563 0.1385303 18088 0.7032659
4 Entre 7M y 9M 2023 0.0786547 20111 0.7819207

Dentro de los inversionistas de a2censo encontramos inversionistas de tres grupos de rangos salariales predominantes, dentro de los cuales se encuentran en primer lugar una mayor proporsión de inversionistas de ingresos bajos (menor a 1 millon mensual; n= 7652), Inversionistas de ingresos medios - bajos (entre 3 y 5 millones mensuales; n= 6873), Inversionistas de ingresos altos (Superiores a 10 Millones mensuales; n = 5615).No obstante si agruparamos, podemos observar que mas del 50% de inversionistas suelen ser personas con ingresos inferiores a 5 millones de pesos.

Variable 9: Inversionistas recurrentes

InvRecurr Freq porcentaje cum_frequencia cum_porcentaje
Inversionista No Recurrente 17274 0.6716174 17274 0.6716174
Inversionista Recurrente 8446 0.3283826 25720 1.0000000

Podemos evidenciar que la mayoría (67%) de inversionistas no son recurrentes ( n = 17280), Sin embargo existe una alta proporsión de inversionistas recurrentes (33%; n= 8446) que pueden ser de interés en el analisis realizado

Resumen univariado de variables cuantitativas

A continuación se presenta el analisis variable por variable en lo que respecta a información cuantitativa.

Vale la pena resaltar que dichos analisis se hicieron siguiendo la regla de establecimiento de clases de Sturges que incluye la funcion fdt del paquete fdth.

Este proceso se realizó de esta manera puesto que al realizar los analisis bajo un numero entre 3 y 7 intervalos de clase que fueron probados en cada una de las variables, la distribución de la información no permitía desagregarla en grupos que contribuyeran al analisis y que se representaran de mejor manera, en todo caso la distribución en clases bajo la regla de sturges permitió la mejor visualización de la información cuantitativa.

Variable 10: Ingresos Mes

Class limits f rf rf(%) cf cf(%)
[999900,10658656.2) 21389 0.8316096 83.1609642 21389 83.16096
[10658656.2,20317412.5) 3345 0.1300544 13.0054432 24734 96.16641
[20317412.5,29976168.8) 383 0.0148911 1.4891135 25117 97.65552
[29976168.8,39634925) 155 0.0060264 0.6026439 25272 98.25816
[39634925,49293681.2) 115 0.0044712 0.4471229 25387 98.70529
[49293681.2,58952437.5) 48 0.0018663 0.1866252 25435 98.89191
[58952437.5,68611193.8) 39 0.0015163 0.1516330 25474 99.04355
[68611193.8,78269950) 13 0.0005054 0.0505443 25487 99.09409
[78269950,87928706.2) 37 0.0014386 0.1438569 25524 99.23795
[87928706.2,97587462.5) 29 0.0011275 0.1127527 25553 99.35070
[97587462.5,107246219) 68 0.0026439 0.2643857 25621 99.61509
[107246219,116904975) 4 0.0001555 0.0155521 25625 99.63064
[116904975,126563731) 34 0.0013219 0.1321928 25659 99.76283
[126563731,136222488) 15 0.0005832 0.0583204 25674 99.82115
[136222488,145881244) 12 0.0004666 0.0466563 25686 99.86781
[145881244,155540000) 34 0.0013219 0.1321928 25720 100.00000
x
start 999900
end 155540000
h 9658756
right 0 
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## is not a graphical parameter
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## a graphical parameter

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## a graphical parameter
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De acuerdo al analisis de frecuencia podemos encontrar que un total de 21.389 que corresponde al 83% de los inversionistas se agrupan en salarios entre $990. 000 y 10.658.656 pesos siendo en rango salarial predominante. No obstante el grupo de inversionistas con ingresos entre 10.658.656 y 20.317.412 de pesos representa el 13% (n = 3345) de la muestra de inversionsitas.

Variable 11: Patrimonio

Class limits f rf rf(%) cf cf(%)
[990000,51833450.6) 9512 0.3698289 36.9828927 9512 36.98289
[51833450.6,102676901) 5510 0.2142302 21.4230171 15022 58.40591
[102676901,153520352) 2476 0.0962675 9.6267496 17498 68.03266
[153520352,204363803) 1597 0.0620918 6.2091757 19095 74.24184
[204363803,255207253) 1136 0.0441680 4.4167963 20231 78.65863
[255207253,306050704) 1381 0.0536936 5.3693624 21612 84.02799
[306050704,356894154) 650 0.0252722 2.5272162 22262 86.55521
[356894154,407737605) 873 0.0339425 3.3942457 23135 89.94946
[407737605,458581056) 403 0.0156687 1.5668740 23538 91.51633
[458581056,509424506) 521 0.0202566 2.0256610 24059 93.54199
[509424506,560267957) 315 0.0122473 1.2247278 24374 94.76672
[560267957,611111408) 389 0.0151244 1.5124417 24763 96.27916
[611111408,661954858) 245 0.0095257 0.9525661 25008 97.23173
[661954858,712798309) 271 0.0105365 1.0536547 25279 98.28538
[712798309,763641759) 190 0.0073872 0.7387247 25469 99.02411
[763641759,814485210) 251 0.0097589 0.9758942 25720 100.00000
x
start 990000
end 814485210
h 50843451
right 0 
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Por otro lado en lo que respecta al patrimonio de los inversionistas podemos encontrar que el 36% de los inversionistas que representan un total de 9.514 individuos tienen patrimonios entre 990.000 y 51.833.450. Adicionalmente podemos encontrar que el 21% (n= 5510) de los inversionistas tienen patrimonios entre 51.833.450. y 102.676.901 y una proporsión del 9% de los inversionistas ( n= ) tienen patrimonios entre 102.676.901 y 153.520.352

14: Monto Inversión

Class limits f rf rf(%) cf cf(%)
[198000,520187.5) 13900 0.5404355 54.0435459 13900 54.04355
[520187.5,842375) 1842 0.0716174 7.1617418 15742 61.20529
[842375,1164563) 4175 0.1623250 16.2325039 19917 77.43779
[1164563,1486750) 568 0.0220840 2.2083981 20485 79.64619
[1486750,1808938) 791 0.0307543 3.0754277 21276 82.72162
[1808938,2131125) 1899 0.0738336 7.3833593 23175 90.10498
[2131125,2453313) 183 0.0071151 0.7115086 23358 90.81649
[2453313,2775500) 284 0.0110420 1.1041991 23642 91.92068
[2775500,3097688) 755 0.0293546 2.9354588 24397 94.85614
[3097688,3419875) 87 0.0033826 0.3382582 24484 95.19440
[3419875,3742063) 108 0.0041991 0.4199067 24592 95.61431
[3742063,4064250) 339 0.0131804 1.3180404 24931 96.93235
[4064250,4386438) 34 0.0013219 0.1321928 24965 97.06454
[4386438,4708625) 56 0.0021773 0.2177294 25021 97.28227
[4708625,5030813) 661 0.0256998 2.5699844 25682 99.85226
[5030813,5353000) 38 0.0014774 0.1477449 25720 100.00000
x
start 198000.0
end 5353000.0
h 322187.5
right 0.0 
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## a graphical parameter

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Respecto al monto invertido podemos encontrar que un 54% de los inversionistas (n= 13.904) invierten en un rango entre 198.000 pesos y 520.187 pesos,encontrandose que este es rango ded ticket mayoritatio de inversión actual. No obstante se encuentra una proporsion del 16% de los inversionistas ( n= 4175) que invierten rangos entre 842.375 pesos y 1.164.563 pesos. Por lo tanto más del 60% de los inversionistas invierten entre 198.000 pesos y 842.375 pesos

Variable: Edad

Class limits f rf rf(%) cf cf(%)
[17.82,22.135) 216 0.0083981 0.8398134 216 0.8398134
[22.135,26.45) 2083 0.0809876 8.0987558 2299 8.9385692
[26.45,30.765) 4741 0.1843313 18.4331260 7040 27.3716952
[30.765,35.08) 5846 0.2272939 22.7293935 12886 50.1010886
[35.08,39.395) 4610 0.1792379 17.9237947 17496 68.0248834
[39.395,43.71) 3092 0.1202177 12.0217729 20588 80.0466563
[43.71,48.025) 2228 0.0866252 8.6625194 22816 88.7091757
[48.025,52.34) 898 0.0349145 3.4914463 23714 92.2006221
[52.34,56.655) 673 0.0261664 2.6166407 24387 94.8172628
[56.655,60.97) 366 0.0142302 1.4230171 24753 96.2402799
[60.97,65.285) 445 0.0173017 1.7301711 25198 97.9704510
[65.285,69.6) 283 0.0110031 1.1003110 25481 99.0707621
[69.6,73.915) 112 0.0043546 0.4354588 25593 99.5062208
[73.915,78.23) 91 0.0035381 0.3538103 25684 99.8600311
[78.23,82.545) 21 0.0008165 0.0816485 25705 99.9416796
[82.545,86.86) 15 0.0005832 0.0583204 25720 100.0000000
x
start 17.820
end 86.860
h 4.315
right 0.000 
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De acuerdo al analisis cuantitativo de la variable edad podemos encontrar que la mayor cantidad de inversionistas (22%, n = 5847) se encuentran en un rango de edad entre 31 años y 35 años. No obstante la participación de inversionistas entre los 26 años y 31 años tambien es relevante con un 18% de participación (n= 4741) y tambien el rango comprendido entre los 35 años y 39 años con un 18% de participación (n = 4611) y el rango entre 39 años y 44 años con un 12% de la participación total (n = 3092). Dicho lo anterior los inversionistas entre los 26 años y 45 años suman un total del 59% de participacion de los inversionistas siendo la edad media 35 años.

Variable 15 : Cantidad Inversiones

Class limits f rf rf(%) cf cf(%)
[0.99,6.6725) 11094 0.4313375 43.1337481 11094 43.13375
[6.6725,12.355) 5411 0.2103810 21.0381026 16505 64.17185
[12.355,18.037) 3623 0.1408631 14.0863142 20128 78.25816
[18.037,23.72) 1649 0.0641135 6.4113530 21777 84.66952
[23.72,29.402) 1566 0.0608865 6.0886470 23343 90.75816
[29.402,35.085) 761 0.0295879 2.9587869 24104 93.71695
[35.085,40.768) 538 0.0209176 2.0917574 24642 95.80871
[40.768,46.45) 359 0.0139580 1.3958009 25001 97.20451
[46.45,52.133) 263 0.0102255 1.0225505 25264 98.22706
[52.133,57.815) 212 0.0082426 0.8242613 25476 99.05132
[57.815,63.498) 115 0.0044712 0.4471229 25591 99.49844
[63.498,69.18) 128 0.0049767 0.4976672 25719 99.99611
[69.18,74.862) 0 0.0000000 0.0000000 25719 99.99611
[74.862,80.545) 0 0.0000000 0.0000000 25719 99.99611
[80.545,86.227) 0 0.0000000 0.0000000 25719 99.99611
[86.227,91.91) 1 0.0000389 0.0038880 25720 100.00000
x
start 0.9900
end 91.9100
h 5.6825
right 0.0000 
## Warning in title(main = main, xlab = xlab, ylab = ylab, ...): "cex.names" is not
## a graphical parameter
## Warning in axis(2, ...): "cex.names" is not a graphical parameter
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## is not a graphical parameter
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## not a graphical parameter

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## Warning in plot.xy(xy, type, ...): "cex.names" is not a graphical parameter
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## a graphical parameter

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## a graphical parameter
## Warning in box(...): "cex.names" is not a graphical parameter
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## not a graphical parameter

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## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.

Respecto a la variable Cantidad de inversiones podemos encontrar que el promedio de inversiones es 12 inversiones. No obstante un 43% (n = 11.099) de los inversionistas han realizado entre 1 y 7 inversiones. un 21% (n = 5.412) han realizado entre 7 y 12 inversiones, un 14% (n= 3.623) han realizado entre 12 y 18 inversiones y un 6% (n = 1.649) han realizado entre 18 y 24 inversiones en la plataforma de a2censo.

Class limits f rf rf(%) cf cf(%)
[0.0792,0.08246) 187 0.0072706 0.7270607 187 0.7270607
[0.08246,0.08571) 370 0.0143857 1.4385692 557 2.1656299
[0.08571,0.08897) 77 0.0029938 0.2993779 634 2.4650078
[0.08897,0.09223) 2636 0.1024883 10.2488336 3270 12.7138414
[0.09223,0.09548) 1581 0.0614697 6.1469673 4851 18.8608087
[0.09548,0.09874) 1289 0.0501166 5.0116641 6140 23.8724728
[0.09874,0.102) 7593 0.2952177 29.5217729 13733 53.3942457
[0.102,0.1053) 2749 0.1068818 10.6881804 16482 64.0824261
[0.1053,0.1085) 213 0.0082815 0.8281493 16695 64.9105754
[0.1085,0.1118) 3067 0.1192457 11.9245723 19762 76.8351477
[0.1118,0.115) 2284 0.0888025 8.8802488 22046 85.7153966
[0.115,0.1183) 51 0.0019829 0.1982893 22097 85.9136858
[0.1183,0.1215) 2765 0.1075039 10.7503888 24862 96.6640747
[0.1215,0.1248) 0 0.0000000 0.0000000 24862 96.6640747
[0.1248,0.128) 119 0.0046267 0.4626750 24981 97.1267496
[0.128,0.1313) 739 0.0287325 2.8732504 25720 100.0000000
x
start 0.0792000
end 0.1313000
h 0.0032562
right 0.0000000 
## Warning in title(main = main, xlab = xlab, ylab = ylab, ...): "cex.names" is not
## a graphical parameter
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## is not a graphical parameter
## Warning in axis(1, at = round(brk, x.round), las = xlas, ...): "cex.names" is
## not a graphical parameter

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## Warning in plot.xy(xy, type, ...): "cex.names" is not a graphical parameter
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## a graphical parameter

## Warning in axis(side = side, at = at, labels = labels, ...): "cex.names" is not
## a graphical parameter
## Warning in box(...): "cex.names" is not a graphical parameter
## Warning in title(...): "cex.names" is not a graphical parameter
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## not a graphical parameter

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## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.

De acuerdo al analisis de la variable cuantitativa de tasa de adjudicación de la campaña podemos encontrar que hay dos rangos de tasas predominantes en cantidad de inversionistas, el 29.52% (n = 7595) de los inversionistas lograron tasas de adjudicacion de la inversion entre los 0.098 y el 0.102. En siguiente lugar podemos encontrar que el 12% de los inversionistas (n= 3068 )lograron tasas entre el 0.1085 y el 0.1118

Resumen de medidas de localización

## 
## Attaching package: 'psych'
## The following object is masked from 'package:fBasics':
## 
##     tr
## The following object is masked from 'package:timeSeries':
## 
##     outlier
## The following objects are masked from 'package:ggplot2':
## 
##     %+%, alpha

Análisis Bivariado Cualitativo

#Visualización de las variables cualitativas desde la perspectiva de grupo de ingresos

A continuación el analisis bivariado cualitativo se realizará comparando las variables cualitativas contra la variable de grupo ingresos

## Warning: Use of `BDa2censo$GrupoIngresos` is discouraged. Use `GrupoIngresos`
## instead.
## Warning: Use of `BDa2censo$SectorCampaña` is discouraged. Use `SectorCampaña`
## instead.

A partir del anterior grafico podemos observar la concentración de inversionistas con ingresos superiores a 10M de pesos en sectores económicos de manufactura y servicios administrativos, en los cuales la pacticipacion de personas con ingresos entre 3M y 5M también es relevante.

Resulta interesante observar que en general las empresas financiadas en a2censo que pertenecen al sector de manufactura Servicios administrativos e inmobiliarias, demuestran mayor traccion de inversionistas de alto capital y medio-bajo capital caraterizandose por tener inversionistas con ingresos superiories a 10 millones, y entre 3 y 5 MM

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## instead.
## Warning: Use of `BDa2censo$Departamento` is discouraged. Use `Departamento`
## instead.

Lejos de encontrar relevante sacar alguna conclusión de acuerdo al rango de ingresos, de manera general podemos observar que departamentos como valle del cauca, Santander, Antioquia son regiones potenciales para atracción de inversionistas en donde a2censo no ha tenido una alta participacion a nivel de marketing o acercamiento con inversionistas. Para el caso de Bogotá podemos evidenciar como la proporsion de inversionistas con rangos de ingresos medios- bajos (3 a 5 millones) y medios altos (superior a 10 millones) es predominante

## Warning: Use of `BDa2censo$GrupoIngresos` is discouraged. Use `GrupoIngresos`
## instead.
## Warning: Use of `BDa2censo$CodEsInversionistaRecurrente` is discouraged. Use
## `CodEsInversionistaRecurrente` instead.

De acuerdo a la anterior grafica podemos observar como los inversionistas recurrentes son en mayor medida personas con ingresos superiores a 10 M, aun cuando hay una proporsion importante de inversionistas recurrentes con ingresos entre 3M y 5M que no son necesariamente de un alto rango de ingresos y aun asi estan viendo una oportunidad recurrente de invertir en el mercado

En el caso de los inversionistas no recurrentes podemos encontrar como una importante proporsion de inversionistas son personas con ingresos entre 1 M a 5 M

## Warning: Use of `BDa2censo$GrupoIngresos` is discouraged. Use `GrupoIngresos`
## instead.
## Warning: Use of `BDa2censo$GrupoEdad` is discouraged. Use `GrupoEdad` instead.

Realizando un analisis bivariado entre el grupo de edad y el rango de ingresos resulta interesante observar la participacion que tienen personas entre rangos de edad de 25 a 35 con ingresos entre 1 a 5 millones de pesos los cuales representan un volumen importante, no obstante volumenes similares se observan el personas con edades entre 35 y 45 años suelen ser en mayor medida personas con ingresos superiores a 10 millones de pesos.

#Visualización de las variables cualitativas desde la perspectiva de grupo de edad

A continuación el analisis bivariado cualitativo se realizará comparando las variables contra la variable de grupo de edad.

## Warning: Use of `BDa2censo$GrupoEdad` is discouraged. Use `GrupoEdad` instead.
## Warning: Use of `BDa2censo$SectorCampaña` is discouraged. Use `SectorCampaña`
## instead.

Podemos observar que de manera general independiente al sector economico de la empresa financiada, los grupos poblacionales que más invierten en a2censo se encuentran entre 25 y 45 años , no obstante se observa una interesante participación de personas mayores de 65 años en las campañas de tecnología , servicios alimenticios y salud

## Warning: Use of `BDa2censo$GrupoEdad` is discouraged. Use `GrupoEdad` instead.
## Warning: Use of `BDa2censo$Departamento` is discouraged. Use `Departamento`
## instead.

No es el grupo poblacional mas grande dentro de la comunidad de inversionistas, no obstante puede ser un grupo de atención las personas entre 45 y 55 años los cuales pueden ser un segmento a desarrollar en Bogotá, Antioquia y valle del cauca

## Warning: Use of `BDa2censo$GrupoEdad` is discouraged. Use `GrupoEdad` instead.
## Warning: Use of `BDa2censo$CodEsInversionistaRecurrente` is discouraged. Use
## `CodEsInversionistaRecurrente` instead.

Del anterior grafico podemos concluir que para el caso de los inversionistas recurrentes hay una leve proporsion mayor de inversionistas en rangos de edades entre 35 y 45 años mientras que esta proporsion mayor de inversionistas no recurrentes de centra en personas entre 25 y 35 años, aun cuando ambos grupos de edades son predominantes estos dos grupos de edades

#Visualización de las variables cualitativas desde la perspectiva de inversionista recurrente

A continuación el analisis bivariado cualitativo se realizará comparando las variables contra la variable de categorización si es un inversionista recurrente o no lo es.

## Warning: Use of `BDa2censo$CodEsInversionistaRecurrente` is discouraged. Use
## `CodEsInversionistaRecurrente` instead.
## Warning: Use of `BDa2censo$SectorCampaña` is discouraged. Use `SectorCampaña`
## instead.

De manera general se puede observar que la cantidad de inversionistas NO recurrentes es mayor para todos los sectores economicos de las empresas financiadas, es una distribución muy acorde al numero de inversionistas sin considerar si es recurrente o no. No obstante llama la atención la proporsion grande que mantienen los inversionistas recurrentes en sector económico de manufactura

## Warning: Use of `BDa2censo$CodEsInversionistaRecurrente` is discouraged. Use
## `CodEsInversionistaRecurrente` instead.
## Warning: Use of `BDa2censo$Departamento` is discouraged. Use `Departamento`
## instead.

Se puede evidencia la alta proporsión de inversionistas recurrentes ubicados en Bogotá

## Warning: Use of `BDa2censo$CodEsInversionistaRecurrente` is discouraged. Use
## `CodEsInversionistaRecurrente` instead.
## Warning: Use of `BDa2censo$GrupoEdad` is discouraged. Use `GrupoEdad` instead.

De la anterior grafica resulta interesante observar que actualmente la cantidad de inversionistas recurrentes son mas en personas entre 25 y 45 años, en donde podemos observar que para este rango de edad entre 25 y 35 años la mayor cantidad de inversionistas son no recurrentes

2. Resumen Bivariado entre variables Cualitativas y cuantitativas

A continuación se realizará un analisis Bivariado que contemple una de las variables cualitativas de mayor interés del estudio en cuestión, respecto a una de las variables cuantitativas evaluadas.

1. Analisis de las variables desde el monto invertido

Del anterior diagrama de cajas y bigotes podemos concluir que aunque desde la correlacion lineal simple no se encuentra correlacion dada la alta dispersion de los datos que se tienen, a nivel del analisis de la media del monto invertido parece comportarse de manera acorde al rango de ingresos en donde podemos observar que a mayor rango de ingresos la media de monto invertido va incrementando proporsionalmente. El unico rango de ingresos que muestra un comportamiento atipico es el de los inversionistas con rangos de ingresos entre 7 y 9 millones mensuales, quienes muestran tener un promedio de inversión mayor incluso que las personas con ingresos mayores a 10 millones.

De manera similar al anterior grafico podemos encontrar que a) la mayor dispersión de datos respecto a ingresos mes se encuentra en las personas con ingresos superiores a 10 millones de pesos, no obstante desde el analisis de medidas de tendencia central y dispersión podemos observar menores desviaciones estandar en lo que respecto a ingresos menores a 10 millones de pesos

De manera similar, la medida de tendencia central es acorde a la conclusión de que un mayor promedio de patrimonio reportado es acorde a un mayor rango de ingresos, no obstante la dispersión no permitiría generalizar esta observación para todos los sujetos encontrandose sujetos con alto patrimonio en ingresos entre 1 y 7 millones, lo cual puede hablar de la calidad de la información que están diligenciando los inversionistas

De acuerdo con el comportamiento que muchas veces se ha observado en las estadisticas Nacionales podemos observar que a mayor edad el promedio de ingresos es mayor encontrandose que el promedio de edad de nuestros inversionistas se encuentra en mayor medida entre los 30 y 40 ños

Si bien hay outliers en todos los rangos de ingresos, desde la tendencia central podemos ver que el mayor foco de inversionistas recurrentes se encuentra en personas con ingresos entre 7 a 10 millones de pesos

#2. Analisis desde el tipo de inversionista (Recurrente o no Recurrente)

Desde el promedio podemos concluir que los inversionistas NO recurrentes invierten en promedio los mismos montos que inversionistas recurrentes, no obtante la dispersión de los datos no permite encontrar dicha relacion

Los inversionistas recurrentes pueden llegar a tener un promedio de ingresos levemente mayor a los inversionistas no recurrentes

Los inversionistas Recurrentes llegan a tener un promedio de patrimonio superior, aun cuando hay personas consideradas inversionistas no recurrentes con un muy alto nivel de patrimonio

Los inversionistas recurrentes tiene un promedio de edad mayor, lo cual puede estar asociado con la siguiente grafica en donde observamos que en este rango de edad dichas inversiones recurrentes pueden estar asociadas con propositos de inversión como diversificar portafolio, aprender de financiación o sencillamente rentabilidad

Aqui podemos observar que no se evidencia alguna relación entre la edad y el propósito, es decir que tanto personas jovenes como viejas se distribuyen entre los diferentes propósitos de inversión.

Resulta interesante identificar que el promedio de numero de inversiones es superior respecto a propósitos de inversion asociados a la diversificación, por el contrario aquellos que han invertido con objetivos de conexión con otros posibles aliados son en promedio menos cantidades de inversiones

Llama la atención observar que en general el promedio del monto invertido es mayor en personas con propósitos de diversificar el portafolio de inversión, en donde puede haber una mayor posibilidad de profesionalizar al inversionista.

2. Resumen Multivariado entre variables Cualitativas y cuantitativas

A continuación se realizará un analisis Multivariado que contemple dos de las variables cualitativas de mayor interés del estudio en cuestión, respecto a las variables cuantitativas evaluadas.

Analisis del monto invertido respecto al grupo de edad y el propósito de inversión

#Del anterior grafico podemos observar como personas de más de 65 enfocadas a un propósito de afiliación a la comunidad de a2censo están haciendo niveles de inversion altos

Analisis de la cantidad de inversiones realizadas respecto al grupo de edad y el propósito de inversión

De Igual forma a como se habia mencionado anteriormente resulta interesante observar el grupo poblacional de personas mayores a 45 años con mayor recurrencia de inversión y que tienen un propósito de aprendizaje y filantropico en temas de financiación, una oportunidad desde el acompañamiento que se le puede dar a este grupo en terminos de educación, El enfoque por su parte con inversionistas entre 35 a 45 años es de diversificación del portafolio de inversión

Analisis de la cantidad de inversiones realizadas respecto al sector económico de la campaña y el propósito de inversión

#Agregar Analisis

#Agregar analisis

##HASTA AQUI VOY YO - SERGIO

4. Resumen Bivariado Cuantitativas - Regresiones Lineales simples, multiples y regresión logistica multiple

Correlaciones Lineales simples entre las variables cuantitativas y su influencia en el monto invertido

## [1] 0.144479
## [1] 0.09333871
## [1] 0.2583145
## [1] -0.02984937

Se encuentra que desde una correlacion lineal simple no hay correlación entre ninguna de las variables a la luz de la variable monto inversión.

Regresion Lineales simples entre las variables cuantitativas y su influencia en la cantidad de inversiones

## [1] 0.1549182
## [1] 0.09968228
## [1] 0.2861183
## [1] -0.02984937

Se encuentra que desde una correlacion lineal simple no hay correlación entre ninguna de las variables a la luz de la variable cantidad de inversiones.

#Grafico General de Correlaciones lineales

En el anterior grafico podemos observar que aunque dichas correlaciones no son significativas la relación entre las variables Ingresos mes y patrimonio y la relación entre las variables patrimonio y edad son más fuertes respecto a las demás.

Analisis de correlaciones múltiples

## 
## Call:
## lm(formula = MontoInversion ~ CantidadInversiones + Edad + IngresosMes + 
##     Patrimonio, data = BDa2censo)
## 
## Residuals:
##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
## -2098916  -582585  -330637   207380  4523011 
## 
## Coefficients:
##                           Estimate     Std. Error t value             Pr(>|t|)
## (Intercept)         643538.3577217  25946.5739731   24.80 < 0.0000000000000002
## CantidadInversiones -10272.5471516    542.7397913  -18.93 < 0.0000000000000002
## Edad                  4269.4778124    723.6430734    5.90        0.00000000368
## IngresosMes              0.0054939      0.0005396   10.18 < 0.0000000000000002
## Patrimonio               0.0015839      0.0000409   38.72 < 0.0000000000000002
##                        
## (Intercept)         ***
## CantidadInversiones ***
## Edad                ***
## IngresosMes         ***
## Patrimonio          ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 1025000 on 25715 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.08367,    Adjusted R-squared:  0.08353 
## F-statistic:   587 on 4 and 25715 DF,  p-value: < 0.00000000000000022

Se observa un r cuadrado de 0.09 lo cual evidencia un bajo nivel de ajuste en el modelo a la luz de todas la variables cuantitativas relacionadas respecto al Monto de inversión.

## 
## Call:
## lm(formula = CantidadInversiones ~ Patrimonio + MontoInversion + 
##     Edad + IngresosMes, data = BDa2censo)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -27.417  -7.715  -3.321   4.586  76.851 
## 
## Coefficients:
##                        Estimate       Std. Error t value             Pr(>|t|)
## (Intercept)     8.1397283661985  0.2952565459611  27.568 < 0.0000000000000002
## Patrimonio      0.0000000199103  0.0000000004638  42.925 < 0.0000000000000002
## MontoInversion -0.0000013375186  0.0000000706665 -18.927 < 0.0000000000000002
## Edad            0.0465333456255  0.0082577364520   5.635         0.0000000177
## IngresosMes     0.0000000653436  0.0000000061563  10.614 < 0.0000000000000002
##                   
## (Intercept)    ***
## Patrimonio     ***
## MontoInversion ***
## Edad           ***
## IngresosMes    ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 11.69 on 25715 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.09874,    Adjusted R-squared:  0.0986 
## F-statistic: 704.3 on 4 and 25715 DF,  p-value: < 0.00000000000000022

Se observa un r cuadrado de 0.05 lo cual evidencia un bajo nivel de ajuste en el modelo a la luz de todas la variables cuantitativas relacionadas respecto a Cantidad Inversiones.

Analisis de modelo de regresión incluyendo solo las variables que demostraron aportar información al modelo general

## Start:  AIC=711922.3
## MontoInversion ~ CantidadInversiones + Edad + IngresosMes + Patrimonio
## 
##                       Df        Sum of Sq               RSS    AIC
## <none>                                    26992911640579908 711922
## - Edad                 1   36539609980392 27029451250560300 711955
## - IngresosMes          1  108805892339048 27101717532918956 712024
## - CantidadInversiones  1  376041836122500 27368953476702408 712276
## - Patrimonio           1 1573912623567580 28566824264147488 713378
## 
## Call:
## lm(formula = MontoInversion ~ CantidadInversiones + Edad + IngresosMes + 
##     Patrimonio, data = BDa2censo)
## 
## Coefficients:
##         (Intercept)  CantidadInversiones                 Edad  
##       643538.357722        -10272.547152          4269.477812  
##         IngresosMes           Patrimonio  
##            0.005494             0.001584

De acuerdo al algoritmo de calculo de perdida de información del modelo encontramos que la variable Edad es la indica un menor AIC o criterio de perdida de información

##  [1] "Campaña"                      "SectorCampaña"               
##  [3] "TipoDocumento"                "ClasePersona"                
##  [5] "Pais"                         "Departamento"                
##  [7] "Cod_Dpto"                     "Ciudad"                      
##  [9] "CIIU"                         "SectorEconomico"             
## [11] "TipoInversionista"            "Propósito"                   
## [13] "CodEsInversionistaRecurrente" "GrupoIngresos"               
## [15] "GrupoEdad"                    "Edad"                        
## [17] "Tasa"                         "IngresosMes"                 
## [19] "Patrimonio"                   "MontoInversion"              
## [21] "CantidadInversiones"
## 
## Call:
## lm(formula = MontoInversion ~ CantidadInversiones, data = BDa2censo)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -796419 -693825 -462693   76930 4352873 
## 
## Coefficients:
##                     Estimate Std. Error t value             Pr(>|t|)    
## (Intercept)         999013.3     9389.3 106.399 < 0.0000000000000002 ***
## CantidadInversiones  -2594.3      541.7  -4.789           0.00000169 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 1070000 on 25718 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.000891,   Adjusted R-squared:  0.0008521 
## F-statistic: 22.93 on 1 and 25718 DF,  p-value: 0.000001685

Despues de correr varias regresiones, se concluye que no hay una correlación significativa en las variables de manera individual o agrupada y por tanto no hay un modelo que permita predecir el monto de inversión o la cantidad de inversiones realizadas

Regresión logistica

## 
## Call:
## glm(formula = CodEsInversionistaRecurrente ~ MontoInversion + 
##     Edad + IngresosMes + Patrimonio + SectorCampaña + Propósito, 
##     family = binomial, data = training)
## 
## Deviance Residuals: 
##     Min       1Q   Median       3Q      Max  
## -2.0912  -0.8618  -0.6968   1.2166   2.1939  
## 
## Coefficients:
##                                                          Estimate
## (Intercept)                                      -1.9246330763886
## MontoInversion                                   -0.0000002243309
## Edad                                              0.0173327001887
## IngresosMes                                       0.0000000092231
## Patrimonio                                        0.0000000022523
## SectorCampañaAlcantarillado                       0.2878625363573
## SectorCampañaAlojamiento Y Servicios De Comida   -0.0295436960052
## SectorCampañaAutomotriz                           0.5099705703173
## SectorCampañaComercio al por mayor                0.3723161975560
## SectorCampañaComercio Al Por Menor                0.0446267843526
## SectorCampañaEducación                            1.0029117962209
## SectorCampañaEntretenimiento                      0.5914717384353
## SectorCampañaIndustrías Creativas Y Culturales    0.6087700264749
## SectorCampañaInformación y Comunicaciones         0.7096011206466
## SectorCampañaInmobiliarias                       -0.0060256831725
## SectorCampañaInvestigación y Ciencias             0.1011635683617
## SectorCampañaManufactura                          0.4045250880292
## SectorCampañaSalud                                0.4026100080166
## SectorCampañaSaneamiento Ambiental               -0.2091516001322
## SectorCampañaServicios Administrativos           -0.2422359515881
## SectorCampañaServicios Domésticos                 0.8118238493462
## SectorCampañaServicios Energéticos                0.2204439834438
## SectorCampañaTransporte y Almacenamiento          0.1203064349926
## PropósitoAprender de financiación                 0.1616004832024
## PropósitoDiversificar mi portafolio de inversión  0.3406142501848
## PropósitoHacer parte de la comunidad a2censo -   -0.4472824247317
## PropósitoRentabilizar portafolio de inversión    -0.0382445381310
##                                                        Std. Error z value
## (Intercept)                                       0.2979439718037  -6.460
## MontoInversion                                    0.0000000166163 -13.501
## Edad                                              0.0017639390793   9.826
## IngresosMes                                       0.0000000013452   6.856
## Patrimonio                                        0.0000000001008  22.348
## SectorCampañaAlcantarillado                       0.3045023259504   0.945
## SectorCampañaAlojamiento Y Servicios De Comida    0.2920596581035  -0.101
## SectorCampañaAutomotriz                           0.2968569119897   1.718
## SectorCampañaComercio al por mayor                0.2912361365611   1.278
## SectorCampañaComercio Al Por Menor                0.2923674841647   0.153
## SectorCampañaEducación                            0.3505770863139   2.861
## SectorCampañaEntretenimiento                      0.3454151038104   1.712
## SectorCampañaIndustrías Creativas Y Culturales    0.3732196211284   1.631
## SectorCampañaInformación y Comunicaciones         0.2925526569046   2.426
## SectorCampañaInmobiliarias                        0.2926296223630  -0.021
## SectorCampañaInvestigación y Ciencias             0.2947185352777   0.343
## SectorCampañaManufactura                          0.2898151149989   1.396
## SectorCampañaSalud                                0.3058514494183   1.316
## SectorCampañaSaneamiento Ambiental                0.3053563712554  -0.685
## SectorCampañaServicios Administrativos            0.2926781160300  -0.828
## SectorCampañaServicios Domésticos                 0.3515980741879   2.309
## SectorCampañaServicios Energéticos                0.2981431493159   0.739
## SectorCampañaTransporte y Almacenamiento          0.3000768554562   0.401
## PropósitoAprender de financiación                 0.0884717961973   1.827
## PropósitoDiversificar mi portafolio de inversión  0.0533117340150   6.389
## PropósitoHacer parte de la comunidad a2censo -    0.1410949325465  -3.170
## PropósitoRentabilizar portafolio de inversión     0.0525907132054  -0.727
##                                                              Pr(>|z|)    
## (Intercept)                                          0.00000000010490 ***
## MontoInversion                                   < 0.0000000000000002 ***
## Edad                                             < 0.0000000000000002 ***
## IngresosMes                                          0.00000000000707 ***
## Patrimonio                                       < 0.0000000000000002 ***
## SectorCampañaAlcantarillado                                   0.34448    
## SectorCampañaAlojamiento Y Servicios De Comida                0.91943    
## SectorCampañaAutomotriz                                       0.08581 .  
## SectorCampañaComercio al por mayor                            0.20111    
## SectorCampañaComercio Al Por Menor                            0.87868    
## SectorCampañaEducación                                        0.00423 ** 
## SectorCampañaEntretenimiento                                  0.08683 .  
## SectorCampañaIndustrías Creativas Y Culturales                0.10286    
## SectorCampañaInformación y Comunicaciones                     0.01529 *  
## SectorCampañaInmobiliarias                                    0.98357    
## SectorCampañaInvestigación y Ciencias                         0.73141    
## SectorCampañaManufactura                                      0.16277    
## SectorCampañaSalud                                            0.18805    
## SectorCampañaSaneamiento Ambiental                            0.49338    
## SectorCampañaServicios Administrativos                        0.40787    
## SectorCampañaServicios Domésticos                             0.02095 *  
## SectorCampañaServicios Energéticos                            0.45967    
## SectorCampañaTransporte y Almacenamiento                      0.68848    
## PropósitoAprender de financiación                             0.06776 .  
## PropósitoDiversificar mi portafolio de inversión     0.00000000016686 ***
## PropósitoHacer parte de la comunidad a2censo -                0.00152 ** 
## PropósitoRentabilizar portafolio de inversión                 0.46710    
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
## 
##     Null deviance: 24421  on 19289  degrees of freedom
## Residual deviance: 22772  on 19263  degrees of freedom
## AIC: 22826
## 
## Number of Fisher Scoring iterations: 4
## function (..., list = character(), package = NULL, lib.loc = NULL, verbose = getOption("verbose"), 
##     envir = .GlobalEnv, overwrite = TRUE)

Desde el modelo de regresion logistica diseñado se encuentra que el sector económico de la campaña es una variable con un nivel de significancia en la variable de recurrencia del inversionista. De la misma forma en que muestra significancia respecto a los propositos de inversión de diversificacion del portafolio y el motivador de hacer crecer el capital.

De otro lado, las variables monto inversión, edad e ingresos mes tambien muestran significancia respecto a la variable asociada a si el individuo es inversionista recurrente o no

## 
## Call:
## glm(formula = CodEsInversionistaRecurrente ~ MontoInversion + 
##     Edad + IngresosMes + Patrimonio + SectorCampaña + Propósito, 
##     family = binomial, data = training)
## 
## Deviance Residuals: 
##     Min       1Q   Median       3Q      Max  
## -2.0912  -0.8618  -0.6968   1.2166   2.1939  
## 
## Coefficients:
##                                                          Estimate
## (Intercept)                                      -1.9246330763886
## MontoInversion                                   -0.0000002243309
## Edad                                              0.0173327001887
## IngresosMes                                       0.0000000092231
## Patrimonio                                        0.0000000022523
## SectorCampañaAlcantarillado                       0.2878625363573
## SectorCampañaAlojamiento Y Servicios De Comida   -0.0295436960052
## SectorCampañaAutomotriz                           0.5099705703173
## SectorCampañaComercio al por mayor                0.3723161975560
## SectorCampañaComercio Al Por Menor                0.0446267843526
## SectorCampañaEducación                            1.0029117962209
## SectorCampañaEntretenimiento                      0.5914717384353
## SectorCampañaIndustrías Creativas Y Culturales    0.6087700264749
## SectorCampañaInformación y Comunicaciones         0.7096011206466
## SectorCampañaInmobiliarias                       -0.0060256831725
## SectorCampañaInvestigación y Ciencias             0.1011635683617
## SectorCampañaManufactura                          0.4045250880292
## SectorCampañaSalud                                0.4026100080166
## SectorCampañaSaneamiento Ambiental               -0.2091516001322
## SectorCampañaServicios Administrativos           -0.2422359515881
## SectorCampañaServicios Domésticos                 0.8118238493462
## SectorCampañaServicios Energéticos                0.2204439834438
## SectorCampañaTransporte y Almacenamiento          0.1203064349926
## PropósitoAprender de financiación                 0.1616004832024
## PropósitoDiversificar mi portafolio de inversión  0.3406142501848
## PropósitoHacer parte de la comunidad a2censo -   -0.4472824247317
## PropósitoRentabilizar portafolio de inversión    -0.0382445381310
##                                                        Std. Error z value
## (Intercept)                                       0.2979439718037  -6.460
## MontoInversion                                    0.0000000166163 -13.501
## Edad                                              0.0017639390793   9.826
## IngresosMes                                       0.0000000013452   6.856
## Patrimonio                                        0.0000000001008  22.348
## SectorCampañaAlcantarillado                       0.3045023259504   0.945
## SectorCampañaAlojamiento Y Servicios De Comida    0.2920596581035  -0.101
## SectorCampañaAutomotriz                           0.2968569119897   1.718
## SectorCampañaComercio al por mayor                0.2912361365611   1.278
## SectorCampañaComercio Al Por Menor                0.2923674841647   0.153
## SectorCampañaEducación                            0.3505770863139   2.861
## SectorCampañaEntretenimiento                      0.3454151038104   1.712
## SectorCampañaIndustrías Creativas Y Culturales    0.3732196211284   1.631
## SectorCampañaInformación y Comunicaciones         0.2925526569046   2.426
## SectorCampañaInmobiliarias                        0.2926296223630  -0.021
## SectorCampañaInvestigación y Ciencias             0.2947185352777   0.343
## SectorCampañaManufactura                          0.2898151149989   1.396
## SectorCampañaSalud                                0.3058514494183   1.316
## SectorCampañaSaneamiento Ambiental                0.3053563712554  -0.685
## SectorCampañaServicios Administrativos            0.2926781160300  -0.828
## SectorCampañaServicios Domésticos                 0.3515980741879   2.309
## SectorCampañaServicios Energéticos                0.2981431493159   0.739
## SectorCampañaTransporte y Almacenamiento          0.3000768554562   0.401
## PropósitoAprender de financiación                 0.0884717961973   1.827
## PropósitoDiversificar mi portafolio de inversión  0.0533117340150   6.389
## PropósitoHacer parte de la comunidad a2censo -    0.1410949325465  -3.170
## PropósitoRentabilizar portafolio de inversión     0.0525907132054  -0.727
##                                                              Pr(>|z|)    
## (Intercept)                                          0.00000000010490 ***
## MontoInversion                                   < 0.0000000000000002 ***
## Edad                                             < 0.0000000000000002 ***
## IngresosMes                                          0.00000000000707 ***
## Patrimonio                                       < 0.0000000000000002 ***
## SectorCampañaAlcantarillado                                   0.34448    
## SectorCampañaAlojamiento Y Servicios De Comida                0.91943    
## SectorCampañaAutomotriz                                       0.08581 .  
## SectorCampañaComercio al por mayor                            0.20111    
## SectorCampañaComercio Al Por Menor                            0.87868    
## SectorCampañaEducación                                        0.00423 ** 
## SectorCampañaEntretenimiento                                  0.08683 .  
## SectorCampañaIndustrías Creativas Y Culturales                0.10286    
## SectorCampañaInformación y Comunicaciones                     0.01529 *  
## SectorCampañaInmobiliarias                                    0.98357    
## SectorCampañaInvestigación y Ciencias                         0.73141    
## SectorCampañaManufactura                                      0.16277    
## SectorCampañaSalud                                            0.18805    
## SectorCampañaSaneamiento Ambiental                            0.49338    
## SectorCampañaServicios Administrativos                        0.40787    
## SectorCampañaServicios Domésticos                             0.02095 *  
## SectorCampañaServicios Energéticos                            0.45967    
## SectorCampañaTransporte y Almacenamiento                      0.68848    
## PropósitoAprender de financiación                             0.06776 .  
## PropósitoDiversificar mi portafolio de inversión     0.00000000016686 ***
## PropósitoHacer parte de la comunidad a2censo -                0.00152 ** 
## PropósitoRentabilizar portafolio de inversión                 0.46710    
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
## 
##     Null deviance: 24421  on 19289  degrees of freedom
## Residual deviance: 22772  on 19263  degrees of freedom
## AIC: 22826
## 
## Number of Fisher Scoring iterations: 4

De acuerdo a lo anterior encontramos que el modelo en donde menor perdida de información se da es el modelo 4 en donde el AIC es de 19077 asociado a las variables MontoInversion + Edad + IngresosMes + Patrimonio + SectorCampaña + Propósito + CalidadTributaria)

#PREDICCIONES

matriz de confusion

##           Real
## Predicción Inversionista No Recurrente Inversionista Recurrente
##      FALSE                       11752                     4851
##      TRUE                         1204                     1483

Precisión

## [1] 0.6861068

De acuerdo al modelo de regresión logistica determinado podemos encontrar un indice de precisión del 65% con un treshold de 48%

Curva ROC

## Setting levels: control = Inversionista No Recurrente, case = Inversionista Recurrente
## Setting direction: controls < cases

Muestreo

## [1] 37.04
## [1] 92.59374
## [1] 0.18
## [1] 0.42
## [1] 1.13
## [1] 92.59 36.21
## [1] 37.18177
## [1] 4191893
## [1] 2047.41
## [1] 0.22
## [1] 967367.6
## [1] 24194804000
## [1] 4.91
## [1] 24880694000
## Loading required package: sp
## Please note that rgdal will be retired by the end of 2023,
## plan transition to sf/stars/terra functions using GDAL and PROJ
## at your earliest convenience.
## 
## rgdal: version: 1.5-31, (SVN revision 1171)
## Geospatial Data Abstraction Library extensions to R successfully loaded
## Loaded GDAL runtime: GDAL 3.4.1, released 2021/12/27
## Path to GDAL shared files: C:/Users/alexg/Documents/R/win-library/4.1/rgdal/gdal
## GDAL binary built with GEOS: TRUE 
## Loaded PROJ runtime: Rel. 7.2.1, January 1st, 2021, [PJ_VERSION: 721]
## Path to PROJ shared files: C:/Users/alexg/Documents/R/win-library/4.1/rgdal/proj
## PROJ CDN enabled: FALSE
## Linking to sp version:1.4-7
## To mute warnings of possible GDAL/OSR exportToProj4() degradation,
## use options("rgdal_show_exportToProj4_warnings"="none") before loading sp or rgdal.
## 
## Attaching package: 'rgdal'
## The following object is masked from 'package:fBasics':
## 
##     getDescription
## Linking to GEOS 3.9.1, GDAL 3.2.1, PROJ 7.2.1; sf_use_s2() is TRUE
## Warning in OGRSpatialRef(dsn, layer, morphFromESRI = morphFromESRI, dumpSRS =
## dumpSRS, : Discarded datum Marco_Geocentrico_Nacional_de_Referencia in Proj4
## definition: +proj=longlat +ellps=GRS80 +towgs84=0,0,0,0,0,0,0 +no_defs
## OGR data source with driver: ESRI Shapefile 
## Source: "C:\Users\alexg\Documents\GitHub\ProyectoEstadistica\ProyectoEstadistica\Sergio\MGN2021_DPTO_POLITICO", layer: "MGN_DPTO_POLITICO"
## with 33 features
## It has 9 fields
## Reading layer `MGN_DPTO_POLITICO' from data source 
##   `C:\Users\alexg\Documents\GitHub\ProyectoEstadistica\ProyectoEstadistica\Sergio\MGN2021_DPTO_POLITICO\MGN_DPTO_POLITICO.shp' 
##   using driver `ESRI Shapefile'
## Simple feature collection with 33 features and 9 fields
## Geometry type: MULTIPOLYGON
## Dimension:     XY
## Bounding box:  xmin: -81.73562 ymin: -4.229406 xmax: -66.84722 ymax: 13.39473
## Geodetic CRS:  MAGNA-SIRGAS
## 
## Attaching package: 'raster'
## The following object is masked from 'package:plotly':
## 
##     select
## The following object is masked from 'package:MASS':
## 
##     select
## The following object is masked from 'package:dplyr':
## 
##     select
## To enable caching of data, set `options(tigris_use_cache = TRUE)`
## in your R script or .Rprofile.
## `summarise()` has grouped output by 'Departamento'. You can override using the
## `.groups` argument.
## Attaching package: 'tidyr'
## The following object is masked from 'package:raster':
## 
## extract
## Warning: We recommend using the dplyr::*_join() family of functions instead.
## Warning: `group_by_()` was deprecated in dplyr 0.7.0.
## Please use `group_by()` instead.
## See vignette('programming') for more help
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was generated.
## Warning: sf layer has inconsistent datum (+proj=longlat +ellps=GRS80 +towgs84=0,0,0,0,0,0,0 +no_defs).
## Need '+proj=longlat +datum=WGS84'